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Agentic AI verspricht Unternehmen den nächsten Produktivitätssprung – vorausgesetzt, KI-Agenten arbeiten auf einer belastbaren, kontextualisierten und kontrollierten Wissensbasis. Enterprise AI Search wird damit zur strategischen Grundlage für vertrauenswürdige KI, die nicht nur informiert, sondern Entscheidungen vorbereitet und Prozesse in definierten Grenzen anstößt.

Management Summary

Agentic AI verlagert KI vom reinen Antwortsystem hin zu Anwendungen, die Aufgaben planen, Entscheidungen vorbereiten und Prozesse kontrolliert ausführen können.
Die Qualität agentischer KI steht und fällt mit der zugrunde liegenden Wissensbasis: Unvollständige, veraltete oder widersprüchliche Daten führen zu unsicheren Ergebnissen.
Enterprise AI Search schafft eine zentrale Kontextschicht, die Informationen aus DMS, ERP, CRM, Collaboration-Plattformen, Fachanwendungen und E-Mails zusammenführt.
RAG, Context Engineering und fachbereichsspezifische KI-Assistenten machen Unternehmenswissen für konkrete Aufgaben nutzbar – von Legal über Einkauf bis Support.
Governance bleibt der entscheidende Erfolgsfaktor: Berechtigungen, Quellen, Freigaben und Verantwortlichkeiten müssen klar geregelt sein, bevor KI-Agenten operativ handeln.

Von generativer KI zu autonom handelnden Systemen: Warum Unternehmen jetzt ihre Wissensbasis neu denken müssen.

Die nächste Entwicklungsstufe der künstlichen Intelligenz zeichnet sich bereits ab: Während generative KI vor allem Inhalte erzeugt und Nutzerinnen und Nutzer bei einzelnen Aufgaben unterstützt, sollen Anwendungen auf Basis von Agentic AI zunehmend eigenständig planen, Entscheidungen vorbereiten und Prozesse ausführen. Für Unternehmen eröffnet dies zahlreiche neue Möglichkeiten. Mit der wachsenden Autonomie steigen jedoch auch die Anforderungen. Denn je mehr Aufgaben eine KI übernimmt, desto wichtiger werden Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Governance.

Der erfolgreiche Einsatz von Agentic AI beginnt deshalb bei der Frage, wie Unternehmenswissen systemübergreifend erschlossen, kontextualisiert und kontrolliert für Menschen und KI verfügbar gemacht wird. Drei Schritte sind dafür entscheidend.

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Schritt 1: Unternehmenswissen intelligent erschließen

Vertrauenswürdige KI beginnt nicht erst beim eingesetzten Sprachmodell (Large Language Model), sondern bei der Qualität der Daten, auf die es bei der Antwortgenerierung zugreift. Genau hier liegt für viele Unternehmen die Herausforderung: Relevante Informationen sind über Dokumentenmanagement, ERP- und CRM-Systeme, Collaboration-Plattformen, Fachanwendungen oder E-Mails verteilt. Greift KI auf unvollständige, veraltete oder widersprüchliche Informationen zu, entstehen unzuverlässige Ergebnisse. Fehlende Quellen und mangelnde Nachvollziehbarkeit können zudem Compliance- und Governance-Risiken zur Folge haben.

Der erste Schritt besteht deshalb darin, relevante Unternehmensdaten unabhängig von ihrem ursprünglichen Speicherort systemübergreifend zugänglich zu machen. Enterprise AI Search bzw. KI-basierte Wissensmanagementsysteme schaffen hierfür einen zentralen Einstiegspunkt. Moderne Lösungen binden sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten ein, berücksichtigen bestehende Berechtigungskonzepte und führen Informationen in ihrem jeweiligen Geschäftskontext zusammen. Auf diese Weise entsteht eine konsistente und kontextualisierte Wissensbasis, auf die sowohl Mitarbeitende als auch KI-Assistenten und KI-Agenten zugreifen können.

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Schritt 2: Wissen für Mitarbeitende nutzbar machen

Eine gemeinsame Wissensbasis allein reicht jedoch nicht aus. Entscheidend ist, Unternehmenswissen für konkrete Fachbereiche und Aufgaben nutzbar zu machen.

Retrieval-Mechanismen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) schaffen dafür eine wichtige Grundlage: Sie greifen gezielt auf relevante, aktuelle Unternehmensinformationen zu und stellen diese dem Sprachmodell als Kontext für eine konkrete Aufgabe bereit. So erhalten Mitabende Antworten basierend auf den Unternehmensinformationen aus den unterschiedlichen Datenquellen.

Auf dieser Grundlage können gezielt agentische Anwendungen für unterschiedliche Fachbereiche bereitgestellt werden. Welche Informationen sie benötigen und wie diese eingeordnet und aufbereitet werden müssen, unterscheidet sich je nach Aufgabe (Stichwort: Context Engineering). Eine Vertragsklausel wird beispielsweise von Legal unter anderen Gesichtspunkten betrachtet als vom Einkauf. Technische Dokumentationen werden im Support für die konkrete Problemlösung benötigt, während im Produktmanagement möglicherweise übergreifende Erkenntnisse und wiederkehrende Muster im Vordergrund stehen.

Die Kombination aus fachlichem Know-how (Expertenwissen) und relevantem Unternehmenswissen bildet so die notwendige Basis für verlässliche und kontrolliert einsetzbare KI-Assistenten und KI-Agenten, die unternehmensweit von allen Mitarbeitenden genutzt werden können. Durch eine kontrollierte Bereitstellung von KI-Agenten und KI-Assistenten für bestimmte Anwendungsfälle, sparen Unternehmen Kosten (Tokenverbrauch) und Zeit, da Mitarbeitende keine eigenen Prompts für die Abfrage erstellen müssen.

Relevante Informationen werden in gleichbleibender Qualität passend zur jeweiligen Fragestellung aufbereitet und in geeigneter Form, etwa als Zusammenfassung, Tabelle oder Analyse, bereitgestellt, sodass sie unmittelbar für konkrete Aufgaben genutzt werden können.

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Schritt 3: Vom Wissen zur kontrollierten Handlung

Der entscheidende Schritt hin zu Agentic AI beginnt dort, wo KI, Informationen nicht nur verarbeitet, sondern daraus konkrete nächste Schritte ableitet, diese initiiert oder innerhalb definierter Grenzen selbstständig ausführt.

Wie das aussehen kann, zeigt ein Beispiel: Eine Geschäftsführerin möchte sich kurzfristig einen Überblick über kritische Großprojekte verschaffen. Statt Statusberichte, Budgetdaten, Projektpläne und Vertragsinformationen aus verschiedenen Systemen zu sichten, fragt sie das System gezielt nach Projekten mit kritischen Budget- oder Terminabweichungen. Die KI konsolidiert die relevanten Informationen aus den unterschiedlichen Datenquellen, berücksichtigt aktuelle Projektberichte, Budgetdaten, Vertragsbedingungen und interne Vorgaben und bereitet eine kompakte Managementsicht mit Tabellen, Diagrammen und Quellenverweise vor.

Auf dieser Grundlage kann ein spezialisierter KI-Agent anschließend weitere Aktionen anstoßen oder vorschlagen: etwa eine Risikoanalyse erstellen, eine Rückfrage an die verantwortliche Projektleitung vorbereiten oder sofern entsprechende Berechtigungen und Regeln hinterlegt sind, einen definierten Eskalationsprozess anstoßen. Der Fokus verschiebt sich damit klar von der reinen Informationsbereitstellung hin zur Entscheidungsunterstützung und operativen Umsetzung.

Gerade an diesem Punkt wird Governance entscheidend. Unternehmen müssen vor dem Einsatz klar definieren, welche Entscheidungen KI lediglich vorbereiten darf, welche Aktionen sie selbstständig ausführen kann und wann eine menschliche Freigabe erforderlich ist. Gleichzeitig muss jederzeit nachvollziehbar sein, auf welche Informationen sich eine Antwort, Zusammenfassung, Analyse oder Handlung stützt. Bestehende Zugriffsrechte und Berechtigungskonzepte dürfen durch den Einsatz von KI nicht umgangen werden.

So entsteht ein kontrolliertes Zusammenspiel zwischen Mensch und KI: Mitarbeitende behalten insbesondere bei komplexen oder geschäftskritischen Entscheidungen die Kontrolle, während standardisierbare Aufgaben zunehmend von KI-Agenten unterstützt oder übernommen werden können.

Enterprise AI Search fungiert dabei als zentrale Wissens- und Kontextschicht, die Menschen, bestehende Anwendungen sowie KI-Assistenten und Agenten mit einer gemeinsamen, verlässlichen Informationsgrundlage verbindet.

Fazit: Wissen als Erfolgsfaktor

Agentic AI verändert nicht nur, wie Unternehmen auf Wissen zugreifen, sondern auch, was auf Basis dieses Wissens geschieht. Je stärker KI-Agenten Entscheidungen vorbereiten, Prozesse anstoßen oder Aufgaben übernehmen, desto wichtiger wird eine verlässliche Informationsgrundlage. Denn auch ein leistungsfähiger KI-Agent kann nur so zuverlässig handeln wie das Wissen und der Kontext, die ihm zur Verfügung stehen.

Für Unternehmen bedeutet das: Der Weg zu Agentic AI beginnt nicht beim Modell, sondern beim Wissen. Wer Unternehmenswissen systemübergreifend erschließt, mit fachlichem Know-how verbindet und unter klaren Zugriffs- und Governance-Regeln für KI nutzbar macht, schafft die Grundlage für einen schrittweisen und kontrollierten Einsatz agentischer KI.

Daniel Fallmann, Gründer und Geschäftsführer, Mindbreeze

Daniel Fallmann ist Gründer und Geschäftsführer von Mindbreeze, einem Anbieter für Enterprise Search, Insight Engines und KI‑basiertes Wissensmanagement. Er gilt als einer der prägenden europäischen Köpfe im Bereich Information Retrieval, Content Analytics und Agentic AI.

Mindbreeze entwickelt KI‑gestützte Lösungen, die Unternehmenswissen aus Dokumenten, E‑Mails, Datenbanken und Fachanwendungen intelligent verknüpfen und bereitstellen.

Fallmann verfolgt eine produktzentrierte Strategie mit Fokus auf sofort einsatzbereite, skalierbare KI‑Appliances für Unternehmen.

Er studierte Informatik an der Johannes Kepler Universität Linz und beschäftigte sich schon während des Studiums mit Suchtechnologien und Web‑Crawlern.

Fallmann hat Mindbreeze zu einem der führenden europäischen Anbieter für Enterprise Search und KI‑gestütztes Wissensmanagement aufgebaut. Das Unternehmen konkurriert global mit Anbietern wie Elastic, Coveo oder Microsoft Search und ist in Branchen wie Finanzwesen, Öffentlicher Sektor, Industrie, Telekommunikation und Healthcare stark vertreten.

Seine Interviews und Fachbeiträge prägen die Diskussion rund um: die Zukunft von Enterprise Search; KI‑Orchestrierung statt KI‑Ersetzung; Agentic AI in Unternehmensprozessen und Wissensmanagement in regulierten Branchen (DORA, Governance, Risk & Compliance).

FAQ

Was unterscheidet Agentic AI von generativer KI?
Generative KI erstellt vor allem Inhalte oder Antworten. Agentic AI geht einen Schritt weiter: Sie kann Aufgaben strukturieren, Entscheidungen vorbereiten und innerhalb definierter Regeln eigenständig nächste Schritte auslösen.
Warum ist Unternehmenswissen für Agentic AI so wichtig?
KI-Agenten können nur so zuverlässig arbeiten wie die Informationen, auf die sie zugreifen. Verteilte, veraltete oder widersprüchliche Daten erhöhen das Risiko falscher Ergebnisse und erschweren die Nachvollziehbarkeit.
Welche Rolle spielt Enterprise AI Search?
Enterprise AI Search verbindet relevante Informationen aus verschiedenen Systemen und macht sie kontextualisiert verfügbar. Dadurch entsteht eine zentrale Wissensschicht für Mitarbeitende, KI-Assistenten und KI-Agenten.
Was bedeutet RAG in diesem Zusammenhang?
Retrieval-Augmented Generation stellt einem Sprachmodell aktuelle und relevante Unternehmensinformationen als Kontext bereit. So entstehen Antworten, Analysen oder Zusammenfassungen, die stärker auf realen Unternehmensdaten basieren.
Warum reicht ein Sprachmodell allein nicht aus?
Ein Sprachmodell kennt den spezifischen Geschäftskontext eines Unternehmens nicht automatisch. Erst durch angebundene Wissensquellen, Berechtigungen und fachliche Einordnung wird KI für konkrete Unternehmensprozesse belastbar nutzbar.
Welche Fachbereiche profitieren besonders?
Legal, Einkauf, Support, Produktmanagement, Compliance und Management können besonders profitieren, weil sie regelmäßig auf verlässliche, aktuelle und kontextbezogene Informationen angewiesen sind.
Wo liegen die größten Risiken?
Die größten Risiken entstehen durch fehlende Datenqualität, unklare Verantwortlichkeiten, unzureichende Berechtigungskonzepte und mangelnde Transparenz darüber, auf welchen Quellen KI-Ergebnisse beruhen.
Was sollten Unternehmen jetzt tun?
Sie sollten zunächst ihre Wissenslandschaft analysieren, relevante Datenquellen anbinden, Berechtigungen sauber abbilden und klare Governance-Regeln definieren. Erst darauf aufbauend lassen sich KI-Assistenten und KI-Agenten kontrolliert skalieren.

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